[发明专利]一种对摄像头异常状况的检测方法及装置

说明书

本发明实施例公开一种摄像头异常状况的检测方法及装置，该方法包括：获得处于静止状态下的待检测摄像头所拍摄的图像，作为待检测图像；利用当前的异常状况检测模型以及待检测图像，确定待检测摄像头对应的状况检测结果，其中，状况检测结果包括：待检测摄像头是否存在异常状况的结果和/或所存在异常状况的类型，当前的异常状况检测模型为：基于表征所对应摄像头不存在异常状况的正样本图像和表征所对应摄像头存在异常状况的负样本图像训练所得模型，以实现对摄像头检测场景的扩充，能够在自动驾驶对象在驾驶前实现对其摄像头情况的准确检测。

技术领域

本发明涉及图像检测技术领域，具体而言，涉及一种对摄像头异常状况的检测方法及装置。

背景技术

自动驾驶对象如车辆及机器人在行动前和行动过程中，其设置的摄像头出现挂水、污渍、过曝以及黑暗等异常状况的情况下，自动驾驶对象的感知系统基于该类摄像头所采集的图像所感知出的感知结果，会与实际结果出现较大偏差，从而影响感知系统的可靠性。

为了保证感知系统感知结果的准确性，需要首先对自动驾驶对象的摄像头的状况进行检测，目前对摄像头的异常状况的检测方式，一般为：在自动驾驶对象的驾驶过程中，通过其摄像头采集连续帧图像，将其中一帧图像作为检测帧，对该检测帧进行区域划分并在检测周期内，利用图像跟踪算法，对从该检测帧中所检测出的各目标进行跟踪，提取各目标的运动特征，根据所提取的各目标的运动特征，确定摄像头是否存在异常状态。

可见，上述过程中，实现对自动驾驶对象的摄像头状况的检测，仅能基于自动驾驶对象处于驾驶状态下其摄像头所采集的图像，而若其摄像头处于异常状况，这对自动驾驶对象存在安全隐患。

发明内容

本发明提供了一种对摄像头异常状况的检测方法及装置，以实现对摄像头检测场景的扩充，能够在自动驾驶对象在驾驶前实现对其摄像头情况的准确检测。具体的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种对摄像头异常状况的检测方法，所述方法包括：

获得处于静止状态下的待检测摄像头所拍摄的图像，作为待检测图像；

利用当前的异常状况检测模型以及所述待检测图像，确定所述待检测摄像头对应的状况检测结果，其中，所述状况检测结果包括：所述待检测摄像头是否存在异常状况的结果和/或所存在异常状况的类型，所述当前的异常状况检测模型为：基于表征所对应摄像头不存在异常状况的正样本图像和表征所对应摄像头存在异常状况的负样本图像训练所得模型。

可选的，所述异常状况类型包括如下类型中的至少一种：沾水、污渍、黑屏以及过曝。

可选的，所述当前的异常状况检测模型包括单帧检测子模型和多帧判断子模型；所述待检测图像为连续帧图像；

所述利用当前的异常状况检测模型以及所述待检测图像，确定所述待检测摄像头对应的状况检测结果的步骤，包括：

针对每一待检测图像，将该待检测图像输入所述单帧检测子模型，确定该待检测图像对应的检测信息，其中，所述检测信息包括：表征待检测摄像头存在各异常状况类型对应的概率值，和表征待检测摄像头不存在异常状况对应的概率值；

将每一待检测图像对应的检测信息输入所述多帧判断子模型，统计所对应检测信息为表征待检测摄像头存在异常状况的待检测图像的数量，作为第一数量；基于所述第一数量确定所述待检测摄像头是否存在异常状况，并在确定所述待检测摄像头存在异常状况的情况下，基于各表征待检测摄像头存在异常状况的检测信息中各异常状况类型对应的概率值，确定所述待检测摄像头对应的目标异常状况类型，以得到所述待检测摄像头对应的状况检测结果。

可选的，在所述利用当前的异常状况检测模型以及所述待检测图像，确定所述待检测摄像头对应的状况检测结果的步骤之前，所述方法还包括：